日光温室温度预测模型与卷帘智能控制方法研究
发布时间：2021-01-10 06:21
日光温室一般无加热设备,冬季主要依靠白天揭开卷帘棉被（揭被）接收光照蓄热并为作物光合作用提供有效光辐射,傍晚覆盖卷帘棉被（盖被）隔绝冷空气保温,以保证夜间室温满足作物生长需要,为反季节果蔬生长提供适宜温度环境。如果揭被过早或者盖被过晚会使得温室内部气温过低可能导致低温伤害甚至减产,相反如果晚揭早盖则不能最大化利用太阳光照。针对在不造成低温伤害的前提下最大化利用太阳光照的难题,本文构建了日光温室温度实时预测模型和室内夜间最低温预测模型,融合作物生长临界低温构建揭盖被决策模型,获得了一种科学控制棉被揭盖时间的方法,进一步通过验证试验比较该方法与传统控制方法的应用效果,试验表明该方法能够在保证无低温伤害的前提下延长光照时长,对提高作物产量起到了积极作用,为冬季日光温室揭盖棉被控制提供了科学依据。本文主要工作及结论如下:（1）试验平台搭建及数据预处理。基于前期调研和资料收集可知,作物生长环境温度低于其生长临界低温会导致低温伤害,光辐射低于光补偿点会导致无法进行光合作用,本文根据作物生长需求的温度和光辐射以及现有的温室环境设计整体试验方案,利用卡尔曼滤波算法、最大最小值归一化、相关性分析方法对试...
【文章来源】：西北农林科技大学陕西省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：81 页
【学位级别】：硕士
【图文】：
试验用日光温室Fig.2-2Solargreenhouseforexperiment
化碳传感器模块 2.DAVIS6450 太阳辐射传感器 3.EC-8SX 一体式10 空气温湿度传感器 5.EC-5 土壤水分传感器 6.DS18B20 土壤温图 2-4 传感器汇总Fig.2-4 Sensors in experiments境监测与控制系统实现环境监测数据的采集、上传和存试验数据之前，设计预试验确定室内布置传感器的位置
图 2-6 室内外环境监测节点实际布置Fig.2-6 Indoor and outdoor environment monitoring node actual layout表 2-2 监测节点数据信息Tab.2-2 Data information of monitoring node点编号 监测数据类型7400 室外空气温湿度、光辐射7401 室外二氧化碳浓度、风速、风向、土壤温度、土壤湿度7451 室内空气温湿度、光辐射、二氧化碳浓度、土壤温度、土壤湿 2016 年 12 月 26 号至 2017 年 1 月 1 号进行温度主要影响因素确定试验温室管理操作如往常进行，采集各环境参数，从农业物联网监控平台下7401、7451 的数据。该试验布置全部保留并定期维护，保证正常运行，参数试验顺利进行。验方案设计有日光温室温度环境的控制效果很大程度上取决于揭盖被操作，不同环境
【参考文献】：
期刊论文
[1]不同管理措施对日光温室环境因子的影响[J]. 于巨,张琦,林莎莎,段黄金,岳海宾. 江西农业学报. 2018(02)
[2]我国主要温室设施面积已突破210万公顷 未来将朝超低能耗方向发展[J]. 紫琳. 中国食品. 2017(19)
[3]基于CFD的日光温室温度与卷帘开度关系研究[J]. 张国祥,刘星星,张领先,傅泽田,张琛驰,李鑫星. 农业机械学报. 2017(09)
[4]作物低温冷害指标研究进展[J]. 甄熙,张超,李云鹏. 北方农业学报. 2017(02)
[5]SVM、BP神经网络、线性回归的比较研究[J]. 韩阳,吕由,潘宇航,周齐,杨爱民. 华北理工大学学报(自然科学版). 2017(02)
[6]日光温室卷帘机自动控制技术研究与应用[J]. 石建业,罗有中,王娇敏,石刚,董建文. 中国农业信息. 2017(08)
[7]农业温室环境控制方法研究综述[J]. 张雪花,张武,杨旭,王露皎,马慧敏,范琼. 控制工程. 2017(01)
[8]改进型日光温室后置固定式卷帘装置设计与试验[J]. 张国祥,傅泽田,李鑫星,严谨,杨菡,张领先. 农业机械学报. 2016(12)
[9]基于单片机的温室大棚自动卷帘控制器设计[J]. 何国荣. 信息技术. 2016(01)
[10]基于改进型极限学习机的日光温室温湿度预测与验证[J]. 邹伟东,张百海,姚分喜,贺超兴. 农业工程学报. 2015(24)
博士论文
[1]温室番茄水氮耦合效应与生长发育模型研究[D]. 石小虎.西北农林科技大学 2016
[2]日光温室的热环境数学模拟及其结构优化[D]. 李小芳.中国农业大学 2005
硕士论文
[1]融合多源信息的苹果霉心病在线检测方法研究[D]. 吴辰星.西北农林科技大学 2017
[2]基于ZigBee技术的温室卷帘控制系统设计[D]. 刘焕宇.西北农林科技大学 2017
[3]基于主成分分析和NARX动态神经网络的股市情绪指数构建与预测[D]. 陈雯吉.兰州大学 2016
[4]基于非参数时变分位数的交易策略研究[D]. 周登峰.浙江工商大学 2015
[5]主动采光蓄热型日光温室性能与机理的研究[D]. 高文波.西北农林科技大学 2015
[6]黄瓜种质资源低温耐受性的鉴定评价及QTL初步定位研究[D]. 王红飞.中国农业科学院 2014
[7]基于BP网络的玻璃温室温度模型研究与监测系统设计[D]. 崔选科.西北农林科技大学 2014
[8]基于多传感器融合的温室环境智能控制系统研究与实现[D]. 王东.西北农林科技大学 2012
[9]动态交通信息系统的设计与实现[D]. 章春军.浙江工业大学 2009
[10]弱光处理对黄瓜生长发育的影响研究[D]. 韩丽平.西南大学 2006
本文编号：2968221
【文章来源】：西北农林科技大学陕西省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：81 页
【学位级别】：硕士
【图文】：
试验用日光温室Fig.2-2Solargreenhouseforexperiment
化碳传感器模块 2.DAVIS6450 太阳辐射传感器 3.EC-8SX 一体式10 空气温湿度传感器 5.EC-5 土壤水分传感器 6.DS18B20 土壤温图 2-4 传感器汇总Fig.2-4 Sensors in experiments境监测与控制系统实现环境监测数据的采集、上传和存试验数据之前，设计预试验确定室内布置传感器的位置
图 2-6 室内外环境监测节点实际布置Fig.2-6 Indoor and outdoor environment monitoring node actual layout表 2-2 监测节点数据信息Tab.2-2 Data information of monitoring node点编号 监测数据类型7400 室外空气温湿度、光辐射7401 室外二氧化碳浓度、风速、风向、土壤温度、土壤湿度7451 室内空气温湿度、光辐射、二氧化碳浓度、土壤温度、土壤湿 2016 年 12 月 26 号至 2017 年 1 月 1 号进行温度主要影响因素确定试验温室管理操作如往常进行，采集各环境参数，从农业物联网监控平台下7401、7451 的数据。该试验布置全部保留并定期维护，保证正常运行，参数试验顺利进行。验方案设计有日光温室温度环境的控制效果很大程度上取决于揭盖被操作，不同环境
【参考文献】：
期刊论文
[1]不同管理措施对日光温室环境因子的影响[J]. 于巨,张琦,林莎莎,段黄金,岳海宾. 江西农业学报. 2018(02)
[2]我国主要温室设施面积已突破210万公顷 未来将朝超低能耗方向发展[J]. 紫琳. 中国食品. 2017(19)
[3]基于CFD的日光温室温度与卷帘开度关系研究[J]. 张国祥,刘星星,张领先,傅泽田,张琛驰,李鑫星. 农业机械学报. 2017(09)
[4]作物低温冷害指标研究进展[J]. 甄熙,张超,李云鹏. 北方农业学报. 2017(02)
[5]SVM、BP神经网络、线性回归的比较研究[J]. 韩阳,吕由,潘宇航,周齐,杨爱民. 华北理工大学学报(自然科学版). 2017(02)
[6]日光温室卷帘机自动控制技术研究与应用[J]. 石建业,罗有中,王娇敏,石刚,董建文. 中国农业信息. 2017(08)
[7]农业温室环境控制方法研究综述[J]. 张雪花,张武,杨旭,王露皎,马慧敏,范琼. 控制工程. 2017(01)
[8]改进型日光温室后置固定式卷帘装置设计与试验[J]. 张国祥,傅泽田,李鑫星,严谨,杨菡,张领先. 农业机械学报. 2016(12)
[9]基于单片机的温室大棚自动卷帘控制器设计[J]. 何国荣. 信息技术. 2016(01)
[10]基于改进型极限学习机的日光温室温湿度预测与验证[J]. 邹伟东,张百海,姚分喜,贺超兴. 农业工程学报. 2015(24)
博士论文
[1]温室番茄水氮耦合效应与生长发育模型研究[D]. 石小虎.西北农林科技大学 2016
[2]日光温室的热环境数学模拟及其结构优化[D]. 李小芳.中国农业大学 2005
硕士论文
[1]融合多源信息的苹果霉心病在线检测方法研究[D]. 吴辰星.西北农林科技大学 2017
[2]基于ZigBee技术的温室卷帘控制系统设计[D]. 刘焕宇.西北农林科技大学 2017
[3]基于主成分分析和NARX动态神经网络的股市情绪指数构建与预测[D]. 陈雯吉.兰州大学 2016
[4]基于非参数时变分位数的交易策略研究[D]. 周登峰.浙江工商大学 2015
[5]主动采光蓄热型日光温室性能与机理的研究[D]. 高文波.西北农林科技大学 2015
[6]黄瓜种质资源低温耐受性的鉴定评价及QTL初步定位研究[D]. 王红飞.中国农业科学院 2014
[7]基于BP网络的玻璃温室温度模型研究与监测系统设计[D]. 崔选科.西北农林科技大学 2014
[8]基于多传感器融合的温室环境智能控制系统研究与实现[D]. 王东.西北农林科技大学 2012
[9]动态交通信息系统的设计与实现[D]. 章春军.浙江工业大学 2009
[10]弱光处理对黄瓜生长发育的影响研究[D]. 韩丽平.西南大学 2006
本文编号：2968221
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